klassifikationsproblem

Ein Klassifikationsproblem ist im Bereich der Mustererkennung und des maschinellen Lernens eine Aufgabe, bei der jeder Eingabe eine diskrete Klasse zugeordnet wird. Ziel ist es, eine Funktion zu lernen, die neue, bislang unbekannte Beispiele entsprechend der gelabelten Trainingsdaten in eine der vordefinierten Klassen einordnet. Klassifikationsprobleme können binär (zwei Klassen), mehrklassig (mehrere Klassen) oder multilabel (mehrere Klassen gleichzeitig) sein. Im Gegensatz zu Regressionsaufgaben liefern Klassifikatoren diskrete Outputs statt kontinuierlicher Werte.

Daten und Vorgehen: Die Eingaben bestehen aus Merkmalen (X) und Labels (y). Typischer Ablauf: Datensammlung, Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl und Aufteilung in Trainings- und Testdaten, oft unterstützt durch Kreuzvalidierung. Ein Lernalgorithmus wird auf dem Trainingssatz optimiert, um eine Entscheidungsregel oder Wahrscheinlichkeitsabschätzung zu erzeugen. Viele Modelle liefern Wahrscheinlichkeiten, aus denen sich Grenzwerte oder Klassenzuordnungen ableiten lassen.

Wichtige Modelle umfassen lineare Verfahren wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting, Support-Vektor-Maschinen sowie neuronale Netze. Die Lernaufgabe besteht meist darin, eine Verlustfunktion zu minimieren, zum Beispiel Kreuzentropie, und Regularisierung zu verwenden, um Überanpassung zu verhindern.

Evaluation und Herausforderungen: Leistung wird oft durch Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und Verwechslungsmatrix gemessen; bei unausgeglichenen Klassen sind ROC-AUC oder Precision-Recall-Metriken sinnvoller. Typische Herausforderungen sind Klassenungleichgewicht, Datendrift, Interpretierbarkeit, Bias und Datenqualität. Gegenmaßnahmen umfassen sorgfältiges Feature-Engineering, Validierung, Regularisierung und gegebenenfalls Modellwechsel.

Anwendungen umfassen Spamfilter, Kreditrisiko, medizinische Diagnostik, Bild- und Spracherkennung sowie Textklassifikation. Die Wahl des Modells hängt von Anforderungen ab, etwa Genauigkeit, Interpretierbarkeit, Rechenaufwand und Verfügbarkeit von Daten.